15 мая 2024

Lamoda Tech

Делаем моду ближе для каждого и создаем продукты для удобного и вдохновляющего шопинга. Результат — 17 миллионов довольных пользователей ежемесячно и звание крупнейшей fashion & lifestyle платформы в России по версии Data Insight.
Секторы:
Технологии
Сотрудники:
более 500 человек
Локации:
Москва, Санкт-Петербург, Ереван
Локация:
Занятость / Тип договора:
Полный день
/
Работа
Опыт:
Зарплата:

Data Scientist (Deep Learning)

Мы в поиске Data Scientist в команду AI Stylist. Наша цель – с помощью машинного обучения предоставить клиентам персонализированные визуальные решения по стилю, сочетанию вещей.

Чем предстоит заниматься:

  • Улучшать модели подбора комплектов товаров (образов) на основе визуальной сочетаемости по фотографии, генерация комплектов на основе текстового запроса пользователя;
  • Обогащать атрибуты товаров: извлечение атрибутов из фотографий товаров, отзывов, генерация описаний с помощью нейронных сетей;
  • Развивать визуальный поиск: разрабатывать алгоритмы детекции предметов одежды на фотографии, поиска по ассортименту актуальных товаров;
  • Обучать LLM, разбирающуюся в моде и стиле, которая способна поддерживать диалог, давать советы и помогать в навигации по товарам на Lamoda;
  • Виртуальная примерка: примерка вещей из ассортимента Lamoda на основе фотографии клиента.
Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.

Почему у нас классно:

  • Мы аккредитованная IT-компания;
  • Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации;
  • Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах;
  • У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.

Мы ожидаем:

  • Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет);
  • Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
  • Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
  • Опыт применения Deep Learning в задачах Computer Vision, NLP;
  • Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (мы используем PyTorch);
  • Знания теории вероятностей и математической статистики; машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; алгоритмов и структур данных;
  • Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
  • Английский язык на уровне технического чтения.

Как мы работаем:

  • Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
  • Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
  • Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
  • Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
  • В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
  • Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
  • В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через a/b эксперименты.